奥利特 - 西班牙纳瓦拉市镇. 这个城市是 第7224名全球维基百科排名中最受欢迎的城市. 意大利語維基百科的「Olite」文章品質得分為 15.8 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 0 篇參考文獻和 7 個章節。 這篇文章是巴斯克語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是西班牙語。 自「Olite」文章創建以來，其內容由 53 名意大利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 524 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 在維基百科的全球圖城市排名中，奥利特一直位居第 7224 位。 該文章在意大利語維基百科中被引用 319 次，在所有語言中被引用 4975 次。
2001 年以來作者的最高興趣排名：
2008年以來的最高人氣排名：
WikiRank 資料庫中本文有 27 種語言版本（所考慮的 55 個維基百科語言版本）。
品質和受歡迎程度評估是基於 2025年7月1日的維基百科轉儲（包括前幾年的修訂歷史和頁面瀏覽量）。
下表顯示了最高品質的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 西班牙語 (es) Olite |
 | 2 |
| 2 | 白俄羅斯語 (be) Алітэ |
 | 0 |
| 3 | 加泰羅尼亞語 (ca) Olite |
| 0 |
| 4 | 德語 (de) Olite |
| 0 |
| 5 | 英語 (en) Olite |
| 0 |
| 6 | 世界語 (eo) Olite |
| 0 |
| 7 | 巴斯克語 (eu) Erriberri |
| 0 |
| 8 | 波斯語 (fa) اولیت |
| 0 |
| 9 | 法語 (fr) Olite |
| 0 |
| 10 | 加利西亞語 (gl) Olite |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| be | 白俄羅斯語 Алітэ |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 Olite |  |
| de | 德語 Olite |  |
| en | 英語 Olite |  |
| eo | 世界語 Olite |  |
| es | 西班牙語 Olite |  |
| eu | 巴斯克語 Erriberri | |
| fa | 波斯語 اولیت |  |
| fr | 法語 Olite | |
| gl | 加利西亞語 Olite |  |
| hu | 匈牙利語 Olite |  |
| hy | 亞美尼亞語 Օլիտե |  |
| it | 意大利語 Olite | |
| ja | 日語 オリテ |  |
| ka | 格魯吉亞語 ოლიტე | |
| la | 拉丁語 Oligicus |  |
| ms | 馬來語 Olite |  |
| nl | 荷蘭語 Olite | |
| pl | 波蘭語 Olite | |
| pt | 葡萄牙語 Olite |  |
| ru | 俄語 Олите | |
| sv | 瑞典語 Olite/Erriberri |  |
| uk | 烏克蘭語 Оліте | |
| uz | 烏茲別克語 Olite |  |
| vi | 越南語 Olite | |
| zh | 中文 奥利特 | |
| zhminnan | 閩南語 Olite |  |
| 最佳排名 | 意大利語: 157596 01.2008 |
全球: 196388 06.2018 |
| 最佳排名 | 意大利語: 7898 03.2010 |
全球: 19097 03.2010 |
2026年3月16日，在多語言維基百科中，網路使用者最常閱讀以下主題的文章：第98屆奧斯卡金像獎、麥可·B·喬丹、罪人、傑茜·巴克利、保羅·湯瑪斯·安德森、西恩·潘、一戰再戰、艾美·麥迪根、哈姆奈特、提莫西·查拉梅。
意大利語維基百科當天最受歡迎的文章是：Premi Oscar 2026、Una battaglia dopo l'altra、Michael B. Jordan、I peccatori、Andrea Kimi Antonelli、Jessie Buckley、Sean Penn、Paul Thomas Anderson、Amy Madigan、Hamnet - Nel nome del figlio.
該計畫旨在對維基百科各種語言版本的文章進行自動相對評估。 目前，該服務允許比較 55 種語言的超過 4,400 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2025年7月的維基百科轉儲。 在計算作者當前的受歡迎程度和興趣時，考慮了 2025年6月的數據。 對於作者受歡迎程度和興趣的歷史價值，WikiRank 使用了 2001 年至 2025 年的數據。 更多資訊
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在哪裡：
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由於公式中歸一化指標的四捨五入值，計算結果可能略有不同
